Séance de cours
Rapprochement des moindres carrés
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Exemples de modèles de décision pour l'apprentissage supervisé
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
Splines: Fondamentaux et applications
Explore les splines B, les splines cubiques naturelles et les splines de lissage dans les problèmes de régression et leurs applications pratiques.
Régression linéaire : bases et estimation
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Régression linéaire : bases et applications
Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.
Régression : Modèles linéaires
Explore la régression linéaire, les moindres carrés, les résidus et les intervalles de confiance dans les modèles de régression.
Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.
Solutions pour les moindres carrés
Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.
Modèles probabilistes pour la régression linéaire
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.
Régression linéaire : Fondements
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Solutions pour les moindres carrés
Explique le concept de solutions de moindres carrés et leur application pour trouver la solution la plus proche d'un système d'équations.